XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System掩盖的
使用深卷积神经网络进行面部识别
这项研究旨在使用深卷积神经网络（CNN）开发实时戴面膜检测系统。这在2019年冠状病毒病（Covid-19）中至关重要，这是对那些不早些时候不戴口罩的人提醒的，从而减少了病毒的传播。由于Covid-19通过呼吸液滴和戴面膜涂抹的杂志扩散，我们提出的研究利用计算机视觉技术，特别是图像过程来检测掩盖和未掩盖的面孔。我们采用定制的CNN体系结构，该体系结构由五个卷积层组成，其次是最大层和完全连接的（FC）层。最终输出层利用SoftMax激活进行分类。该模型使用优化的图层组合和参数值进行更新。我们正在开发使用数码相机作为输入设备的应用程序。该应用程序利用一个包含11,792个图像样本的数据集，该数据集用于80:20的比例训练和测试目的。实时测试是使用相机捕获的人类受试者进行的。实验结果表明，在实时视频测试中，CNN方法在培训数据上达到了99％的分类精度，而98.83％的分类精度为98.83％。这些发现表明，使用CNN的实时面膜检测系统有效地性能。
PersonVit：重新识别的大规模自我监督的视觉变压器
人重新识别（REID）旨在在非重叠的摄像机图像中检索相关的人，并且在公共安全领域具有广泛的应用。近年来，随着视觉变压器（VIT）和自我监督的学习技术的发展，基于自我监督的预训练的人的REID的表现得到了极大的改善。人Reid需要提取人体的高度歧视性局部细粒度特征，而传统的VIT则擅长提取与上下文相关的全球特征，从而难以专注于当地的人体特征。为此，本文介绍了最近出现的掩盖图像建模（MIM）自制的学习方法，并通过将掩盖的图像建模和歧视性的损坏性学习和进行训练的人进行训练的任务来有效地提取高质量的全球和本地特征。此人的特征提取方法基于VIT，具有掩盖图像建模（PersonVit）具有无关，可扩展性和强大的概括能力的良好特征，克服了受监督人员REID中难以注释的问题，并在包括MSMT17，Market1501，dukem-comp的公共可用基础数据集中实现了最先进的结果。PersonVit方法的代码和预培训模型将在https://github.com/hustvl/personvit上发布，以促进REID领域的进一步研究。
少数民族艾滋病倡议：非庇护人群的综合行为健康和艾滋病毒护理
药物滥用和精神卫生服务管理局（SAMHSA），药物滥用治疗中心（CSAT）正在接受财政年度的申请（FY）2024少数民族艾滋病计划：综合行为健康和艾滋病毒护理对未掩盖的人群的综合行为健康和艾滋病毒护理，无固定的人群试点项目（短标题：便携式临床护理飞行员项目）。该计划的目的是通过整合行为健康，人类免疫缺陷病毒（HIV）治疗和预防服务来试用一种便携式临床护理方法，以实现服务不足的人群。这种方法的重点是“与营地的人见面”，并以公平的综合服务提供。接受者将通过利用低屏障药物使用障碍（SUD）治疗采取综合性方法来提供医疗保健。艾滋病毒和病毒肝炎测试和治疗；预防HIV，包括避孕套，暴露前预防（PREP）和暴露后预防（PEP）分布；心理保健；和减少伤害服务。通过此计划，SAMHSA旨在通过学习资助的赠款接收者的经验，关于SUD，HIV，病毒性肝炎，性传播感染（STIS），心理健康，心理健康和损害减少服务的人的最佳实践，在低障碍者的情况下，对SUD，HIV，病毒性传播感染（STIS），对SUD，HIV，病毒性传播的感染（STIS），对SUD，艾滋病毒，性传播感染（STIS）的最佳实践。
![arxiv：2403.07692v2 [CS.CV] 2024年3月14日](/simg/0\07e144d34759045ee888c8d72197c74b0cc21d50.webp)
arxiv：2403.07692v2 [CS.CV] 2024年3月14日
受到NLP通用模型的成功的启发，最近的研究试图以相同的序列格式统一不同的视力任务，并采用自回归的转移器来进行序列预测。他们应用单向关注以捕获顺序依赖性并递归生成任务序列。但是，这种自回旋变压器可能不太符合视觉任务，因为视觉任务序列通常缺乏自然语言中典型地观察到的顺序依赖性。在这项工作中，我们对有效的多任务愿景通用师（MAD）进行了掩饰。疯狂由两个核心设计组成。首先，我们开发了一个并行解码框架，该框架引入双向关注，以全面捕获上下文依赖项并在par-allel中解释视觉任务序列。第二，我们设计了一个掩盖的序列建模ap-prach，通过掩盖和重构任务序列来学习丰富的任务上下文。以这种方式，疯狂通过一个网络分支来处理所有任务，并以最小的特定任务设计来处理简单的跨凝结损失。广泛的实验证明了疯狂作为统一各种视觉任务的新范式的巨大潜力。MAD与自回归对应物相比，同时获得了特定于任务的模型的竞争精度，可以实现卓越的性能和推理效率。代码将在https://github.com/hanqiu-hq/mad上发布。
报销建议
来自两个随机，双掩盖的，安慰剂对照的III期试验（聚光灯和光芒）的证据表明，Zolbetuximab添加到氟吡啶胺 - 和铂型化疗（MFOLFOX6或CAPOX）中，用于对局部先进的不可脱位或转移的成年患者的含量为flofofox6或capox） CLDN18.2阳性，从而增加了临床益处。Spotlight试验（n = 565）表明，Zolbetuximab在MFOLFOX6组合中的治疗导致统计学意义和临床上有意义的总体生存率（OS;危险比[HR] = 0.784; 95％置信区间; 95％置信区间[CI]，0.644至0.644至0.954; P = 0.0075和Procesporive = 0.0075 = rsessive-freessive-freessive-freessive-freeversion-freeversiefeive（hr = rsessive-freeversie-freeverione-freeverione-freeverione free（hr）; 95％CI，0.598至0.942; P = 0.0066）与安慰剂与MFOLFOX6相比。The GLOW trial (N = 507) similarly demonstrated that treatment with zolbetuximab in combination with CAPOX resulted in statistically significant and clinically important meaningful improvements in OS (HR = 0.763; 95% CI, 0.622 to 0.936; P = 0.0047) and PFS (HR = 0.687; 95% CI, 0.544 to 0.866; P = 0.0007),与安慰剂与Capox结合使用相比。在关键试验中，与单独的化学疗法相比，用Zolbetuximab与化学疗法结合使用的化学疗法治疗与恶心，呕吐和输注相关反应（IRR）的风险增加有关。但是，PERC与临床专家一致，这些不良事件（AES）在临床实践中可能是可以管理的。
关于可持续和安全食品的反思
抽象的微生物是强大的升级器，能够以速率将简单的底物转换为营养代谢物，并产生超过2至10倍的较高生物体的代谢物。摘要表强调了与传统的养殖动物和构造相比，一系列微生物的出色效率，将氮气和有机物转化为食品和饲料。针对最具资源效率的微生物蛋白类别，以开放微生物群落的力量为“共生微生物组”，这是有希望的。例如，一种感兴趣的生产列车是开发瘤胃风格的技术来升级富含纤维的底物，越来越多地作为新兴生物经济计划中的残留物来提供。这些进步提供了有希望的观点，因为目前只有5％–25％的可用纤维素是由反刍动物牲畜系统所掩盖的。尽管与轴突发酵相比，新型的共生发酵路线安全地养成了长期的传统，但新型的共生发酵路线目前面临着更高的市场入口壁垒。我们的全球社会处于关键时刻，需要向粮食生产系统转变，而粮食生产系统不仅包含环境和经济可持续性，而且还坚持道德标准。在此文本中，我们建议重新检查自然或自然微生物联盟的地位，以实现安全的未来食品和喂养生物技术的发展，并倡导智能监管实践。我们强调，重新考虑共生的Mi-Crobiomes是实现可持续发展目标并捍卫微生物生物技术素养教育需求的关键。
单个酶的功能分析，将可编程分子电路与液滴基微流体
对单分子水平的蛋白质的分析发现了在合奏平均技术中掩盖的异质行为。传统上，酶的数字定量涉及通过促荧光底物的转化将单个分子划分为微室的单分子的观察和计数。基于线性信号扩增的策略仅限于几种酶，其周转率足够高。在这里我们表明，通过将指数分子放大器的敏感性与DNA-酶电路的模块化和液滴读数结合，允许在单分子水平上特异性检测几乎任何D（R）NA与NA相关的酶促活性。该策略（表示为数字PUMA）已通过十几种不同的酶进行了验证，其中包括许多催化速率缓慢的酶，并降低到Pyogenes cas9的明显单周转极限。数字计数独特地产生绝对摩尔定量，并在所有经过测试的商业制剂中揭示了很大一部分非活性催化剂。通过实时监测单个酶分子的扩增反应，我们还提取了催化剂种群中活性的分布，从而揭示了各种应力下的替代失活途径。我们的方法极大地扩大了可以从单分子分辨率下的定量和功能分析中受益的酶的数量。我们预计数字puma将作为一种多功能框架，用于在诊断或生物技术应用中进行准确的酶定量。这些数字测定也可以用于研究蛋白质功能异质性的起源。
LC-PLM：长篇文化蛋白质语言模型
对语言模型（LMS）的自我监督培训（LMS）在学习有意义的表述和生成药物设计方面已经取得了巨大的成功。大多数蛋白质LMS都基于对具有短上下文长度的独立蛋白质训练的变压器结构。这种蛋白质LMS不能很好地推断出更长的蛋白质和蛋白质复合物。他们也无法说明生物分子相互作用和动力学所实现的不明显的生物学机制，即蛋白经常与复杂生物系统中其他蛋白质，分子和途径相互作用。在这项工作中，我们提出了基于选择性的结构化状态空间模型的替代蛋白LM体系结构Bimamba-S的LC-PLM，以使用掩盖的语言模型来学习氨基酸级的高质量通用蛋白质表示。我们还介绍了其图形上下文变体LC-PLM-G，该变体将蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）图上下文进行了训练的第二阶段。LC-PLM表现出比较有利的神经缩放定律，更好的外推能力，而下游蛋白质任务的提高了7％至34％。LC-PLM-G在PPI图的背景下进一步训练了蛋白质结构和功能预测任务的有希望的结果。我们的研究证明了通过计算有效的LM体系结构增加上下文大小的好处（例如结构化状态空间模型）在学习通用蛋白质表示并结合了生物图中包含的分子相互作用环境中。
木制托盘的圆形经济
奖演讲强调了心力衰竭和新型治疗靶标的代谢起源。Sumanth Prabhu（圣路易斯的华盛顿大学）获得了NAS创新者奖，并就巨噬细胞介导的节奏炎症性促进性促进了心力衰竭。MCI领导者是詹妮弗·戴维斯（Jennifer Davis）（华盛顿大学），他讨论了对心脏成纤维细胞生物学和心脏组织稳态的新见解。ISHR总统的杰出演讲是由Jennifer Van Eyk（Cedars-Sinai Medical Center）发表的，该讲座强调了蛋白质组学作为心血管科学中范式转移范围掩盖的驱动力。会议丰富了24个科学会议，其中涵盖了广泛的主题，包括尖端技术，例如单细胞分析，多媒体和人工智能；心肌细胞钙稳态和失调；肌丝疾病，心脏肥大，遗传性心肌病，心力衰竭和心律不齐的机制；心脏细胞死亡以及心脏分化，发育和再生。每个会议由三位受邀演讲者和两个精选的口头抽象演示者组成，使早期的职业科学家有机会进行口头演示。除了120多次科学谈判外，在两个主要海报会议上还提供了115张海报。所有这些都很好地接受了三个主要研讨会，介绍了尖端技术（蛋白质组学，工程心脏组织和系统生物学）如何使我们能够作为综合领域前进。
自我监督的神经元分割，多代理增强学习
现有监督神经元分割方法的性能高度取决于准确注释的数量，尤其是应用于大型电子显微镜（EM）数据时。通过从未标记的数据中提取语义信息，自我监督的方法可以证明下游任务的性能，其中掩码映像模型（MIM）在其从掩盖的IMEM中恢复原始信息时已广泛使用了蒙版图像模型（MIM）。然而，由于EM图像中高度的结构局部性，并且存在相当大的噪声，因此许多素数很少有歧视性信息，从而使MIM预处理对神经元细分任务有效。为了克服这一挑战，我们提出了一个基于决策的MIM，该MIM利用强化学习（RL）自动搜索最佳的图像掩盖率和掩盖策略。由于巨大的勘探空间，使用单代机Agent RL进行体素预测是不切实际的。因此，我们将每个输入补丁视为具有共同策略的代理，允许多代理协作。此外，这种多代理模型可以在体素之间取决于依赖性，这对下游分割任务是有益的。表明，我们的方法对神经元分割任务的替代自我监督方法具有重要的影响。代码可在https://github.com/ydchen0806/dbmim上使用。